只是简单demo, 可以看出tensorflow非常简洁,适合快速实验     import tensorflow as tf import numpy as np import melt_dataset import sys from sklearn.metrics import roc_auc_score     def init_weights(shape): return tf.Variable(tf.random_normal(shape, stddev=0.01))     def…

读万卷书,不如行万里路.之前看了不少机器学习方面的书籍,但是实战很少.这次因为项目接触到tensorflow,用一个最简单的深层神经网络实现分类和回归任务. 首先说分类任务,分类任务的两个思路: 如果是多分类,输出层为计算出的预测值Z3(1,classes),可以利用softmax交叉熵损失函数,将Z3中的值转化为概率值,概率值最大的即为预测值. 在tensorflow中,多分类的损失函数为: cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_w…

数据的下载: (共有三个版本:python,matlab,binary version 适用于C语言) http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-matlab.tar.gz http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz import osimport _pickle as cPickl…

iris二分类 # Linear Support Vector Machine: Soft Margin # ---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # create a soft margin SVM # # We will use the iris data, specifically: # x1 = Sepal Length # x2 = Petal Width…

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了.然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发).为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了.我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持.主要是读取数据,和streaming处…

1.1. SVM介绍 1.2. 工作原理 1.2.1. 几何间隔和函数间隔 1.2.2. 最大化间隔 - 1.2.2.0.0.1. \(L( {x}^*)\)对$ {x}^*$求导为0 - 1.2.2.0.0.2. \(\alpha_{_i} g_{_i}( {x}^*)=0\),对于所有的\(i=1,.....,n\) 1.3. 软间隔 1.4. SMO算法 1.5. 核函数 1.6. 实例 1.1. SVM介绍 SVM(Support Vector Machines)--支持向量机是在所有知…

0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. 多分类器与误差分析 5. Kaggle 实战 0. 前言 "尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题." 本系列参考书 "Hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow"以及kaggle相关资料 1. MNIST 数据集 MNIST是最常用的用来实验分类模型的数据集,有7w多张手写0…

1.TensorFlow 系统架构: 分为设备层和网络层.数据操作层.图计算层.API 层.应用层.其中设备层和网络层.数据操作层.图计算层是 TensorFlow 的核心层. 2.TensorFlow 设计理念: (1)将图的定义和图的运行完全分开.TensorFlow 完全采用符号式编程. 符号式计算一般是先定义各种变量,然后建立一个数据流图,在数据流图中规定各个变量之间的计算关系,最后需要对数据流图进行编译,此时的数据流图还是一个空壳,里面没有任何实际数据,只有把需要的输入放进去后,才能在…

keras实现简单性别识别(二分类问题) 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 所需要的人脸检测模块 mtcnn和opencv https://pan.baidu.com/s/1rhP7mcnAtiojhk8eiLroEw 第二步:准备数据集: 将性别不同的图片按照不同的分类放到不同的文件夹内. 数据集 h…

昨天配置了tensorflow的gpu版本,今天开始简单的使用一下 主要是看了一下tensorflow的tutorial 里面的 IMDB 电影评论二分类这个教程 教程里面主要包括了一下几个内容:下载IMDB数据集,显示数据(将数组转换回评论文本),准备数据,建立模型(隐层设置,优化器和损失函数的配置),建立一个验证集,训练模型,评估模型,显示训练精度和损失图. 代码我已经完全上传到我的github中去了  https://github.com/OnesAlone/deepLearning/bl…